基于KNN算法的手写数字分类器简单代码

很高兴进行交流！以下是一个基于KNN算法的手写数字分类器的简单代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 模型评估
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这是一个基于sklearn库实现的简单KNN分类器，主要分为以下步骤：

1. 加载手写数字数据集
2. 将数据集划分为训练集和测试集
3. 定义KNN模型，并在训练集上训练模型
4. 在测试集上进行预测，并计算模型准确率

希望能够帮助你入门KNN算法。如果您还有其他问题，请随时提出。